Detaillierter Kursinhalt
- Grundlagen der KI
- Generative KI
- AI-Anwendungsfälle
- AI-ML-Cluster und -Modelle
- AI-Werkzeugsatz Mastery - Jupyter Notebook
- KI-Infrastruktur
- AI-Workload-Platzierung und Interoperabilität
- AI-Politiken
- AI Nachhaltigkeit
- AI-Infrastruktur-Design
- Wichtige Netzwerk-Herausforderungen und Anforderungen für KI-Workloads
- AI Transport
- Konnektivitätsmodelle
- AI-Netzwerk
- Architektur Migration zu AI/ML Network
- Protokolle auf Anwendungsebene
- Konvergente Fabrics mit hohem Durchsatz
- Aufbau verlustfreier Fabrics
- Kongestive Sichtbarkeit
- Datenaufbereitung für AI
- AI/ML Workload Datenleistung
- KI-aktivierende Hardware
- Compute-Ressourcen
- Compute Resource Lösungen
- Virtuelle Ressourcen
- Speicher-Ressourcen
- Einrichten eines AI-Clusters
- Einsatz und Nutzung von Open-Source-GPT-Modellen für die RAG